MT4からMT5への乗り換えは意味があるのでしょうか？なぜMT5に乗り換えたのですか？ - ページ 16 1...91011121314151617181920 新しいコメント Nikolai Semko 2019.02.09 16:34 #151 Nikolai Semko:他の人はどうか知らないが、私は自分の経験から言っているのだ。私のアルゴリズムでは、各ティックで 数百万の演算が行われますが、その数百万の演算が0.1秒で計算されるか、0.01秒で計算されるかは重要なことです。 0.09秒のスタートダッシュは、この激しい競争の世界ではとてもクールなことです。しかし、私のこの言葉は、なぜか一部のフォーラム参加者を困惑させたので、はっきりさせておかなければならないだろう。 この数字には、何の不思議もない。 100万回のオペレーションはとても少ないです。ここでいう演算とは、もちろん最も単純なもの（比較演算、和算、乗算など）を含むすべての演算を意味する。 例えば、私が5年以上前にMQL4で書いた古いインジケータが ありますが、当時はパターン認識を学び始めたばかりで、OOPを使っていなかったので、かなり原始的なものです。参考にするのが恥ずかしいくらいです。 この素朴なインジケータでは、出力のグラフィック部分を除けば、1ティックに100万回以上の演算が行われているはずだ。ティックごとにすべての時間枠のすべてのチャンネルが再計算されるように。 multiplicator 2019.02.09 16:41 #152 Nikolai Semko:私のこの言葉は、なぜか掲示板のメンバーの何人かを困惑させたので、はっきりさせておかなければならないだろう。 この数字には、それほど信じがたいものはない。 100万回のオペレーションはとても少ないです。ここでいう演算とは、もちろん最も単純なもの（比較演算、和算、乗算など）を含むすべての演算を意味する。 例えば、私が5年以上前にMQL4で書いた古いインジケータが ありますが、当時はパターン認識を学び始めたばかりで、OOPを使っていなかったので、かなり原始的なものです。参考にするのが恥ずかしいくらいです。 この素朴なインジケータでは、出力のグラフィック部分を除けば、1ティックに100万回以上の演算が行われているはずだ。ティックごとにすべての時間枠のすべてのチャンネルが再計算されるように。 パターン認識というのは、自分の回帰指標のことでしょうか？ Nikolai Semko 2019.02.09 17:10 #153 multiplicator: パターン認識とは、回帰指標のことでしょうか？ まあ、まさかパターン認識のタスクがニューラルネットワークだけということはないでしょうけど。確かに、この指標はチャンネル認識の問題を解決するために線形回帰を 使用していますが、回帰指標ではありません。線形回帰を使ったニューラルネットワークよりも、さらに高速にテキストを認識できることを保証します。 Petros Shatakhtsyan 2019.02.09 17:26 #154 Nikolai Semko: まあ、まさかパターン認識のタスクがニューラルネットワークだけということはないでしょうけど。確かに、この指標はチャンネル認識の問題を解決するために線形回帰を 使用していますが、回帰指標ではありません。線形回帰を使えば、ニューラルネットワークよりもさらに高速にテキストを認識できると断言できます。何がそんなに驚きなんだ。結局のところ、計算処理で最も高速な演算は、ビット単位の比較、シフト、和算などのビット演算である。 プロセッサのクロック周波数が4GHz以上であることを考慮する必要があります。 Aleksey Ivanov 2019.02.09 17:37 #155 Yuriy Asaulenko:今書くと、（1）SanSanychは昔からDLLがあり、自由に使えるようです。そして、RのICLライブラリのすべてが、いずれにせよそれを処理することはできないでしょう。そうでなければ、端末ではなく、ブルドッグとサイの混血になってしまいます。(1)以前から意識していた。ちょうどその頃、私の理解では、Rの関数で複雑な数式処理を1インスタンスで（全ライブでなくとも）フラッシュして市場に出す機会があるはずです。 Nikolai Semko 2019.02.09 17:56 #156 Petros Shatakhtsyan:何がそんなに驚きなんだ。結局、計算処理において最も高速な演算は、国内の比較、シフト、和算などのビット演算なのである。 プロセッサのクロック周波数が4GHz以上であることを考慮する必要があります。 現代のマルチスケーラープロセッサーでは、クロック周波数の数学はとっくに通用しなくなっている。結局、2つの倍数の掛け算や、倍数から平方根を取り出すのに何十回の初歩的な二項演算が必要なのだろうか。しかし、3GHzプロセッサでの初歩的な測定では、倍数の乗算は約0.1( 10 Gigahertz per second )ナノ秒、平方根の抽出は1ナノ秒未満で完了することが分かっている。 Petros Shatakhtsyan 2019.02.09 18:16 #157 Nikolai Semko: 現代のマルチスケーラープロセッサにおいて、クロック周波数の数学は 長い間、秩序を失っていた。結局、2つの倍数の掛け算や、倍数から平方根を取り出すのに何十回と単純な2項演算が必要なのだろうか。しかし、3Hzのプロセッサで初歩的な計測をしたところ、2倍数の掛け算は約0.1( 10 Gigahertz per second) ナノ秒、平方根の計算は1ナノ秒未満で完了することがわかった。そして、これは誰から聞いた話なのでしょうか？ しかし、この話題は脱線してしまいました。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.10 01:07 #158 Dmitry Fedoseev:大ブレーキのプロパガンダやがてRやPythonのような原始的なものは、恐竜のように滅びていくでしょう。そして、フェドセーエフだけが残され、至福の時を過ごすことになるのだ。 Pythonは素晴らしい高級言語です。GoもGoogleによって代替品として登場しましたが、今のところデータ処理や分析にはPythonがNo.1です。 低レベルの言語と非常に単純なモデルでテンソルを扱い始めると、あなたは大きなブレーキをかけることになるでしょう。 Yuriy Asaulenko 2019.02.10 01:19 #159 Maxim Dmitrievsky:そうすれば、フェドセーエフが一人になって、他の人たちの上に、至福の時を過ごすことができる。 Pythonは素晴らしい高級言語です。GoもGoogleによって代替されつつありますが、今のところPythonがデータ処理と分析ではナンバーワンです。 低レベルの言語と簡単なモデルでテンソルを扱い始めると、コードの量に圧倒され、大きなブレーキがかかることでしょう。彼には何の問題もないでしょう。彼はそうしない。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.10 01:20 #160 Yuriy Asaulenko:彼は問題ないでしょう。彼はそうしない。だから、いつも違うスレッドでくだらないことを言ってるんだ )ちなみに、googlerがpythonではなく、MOという意味でGOに移行すれば、スピードは大幅に向上します。そして、遅かれ早かれ、そうなるのです。 ということで、勉強を始めるのは理にかなっています。 1...91011121314151617181920 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
他の人はどうか知らないが、私は自分の経験から言っているのだ。私のアルゴリズムでは、各ティックで 数百万の演算が行われますが、その数百万の演算が0.1秒で計算されるか、0.01秒で計算されるかは重要なことです。
0.09秒のスタートダッシュは、この激しい競争の世界ではとてもクールなことです。
しかし、私のこの言葉は、なぜか一部のフォーラム参加者を困惑させたので、はっきりさせておかなければならないだろう。
この数字には、何の不思議もない。
100万回のオペレーションはとても少ないです。ここでいう演算とは、もちろん最も単純なもの（比較演算、和算、乗算など）を含むすべての演算を意味する。
例えば、私が5年以上前にMQL4で書いた古いインジケータが ありますが、当時はパターン認識を学び始めたばかりで、OOPを使っていなかったので、かなり原始的なものです。参考にするのが恥ずかしいくらいです。
この素朴なインジケータでは、出力のグラフィック部分を除けば、1ティックに100万回以上の演算が行われているはずだ。ティックごとにすべての時間枠のすべてのチャンネルが再計算されるように。
私のこの言葉は、なぜか掲示板のメンバーの何人かを困惑させたので、はっきりさせておかなければならないだろう。
この数字には、それほど信じがたいものはない。
100万回のオペレーションはとても少ないです。ここでいう演算とは、もちろん最も単純なもの（比較演算、和算、乗算など）を含むすべての演算を意味する。
例えば、私が5年以上前にMQL4で書いた古いインジケータが ありますが、当時はパターン認識を学び始めたばかりで、OOPを使っていなかったので、かなり原始的なものです。参考にするのが恥ずかしいくらいです。
この素朴なインジケータでは、出力のグラフィック部分を除けば、1ティックに100万回以上の演算が行われているはずだ。ティックごとにすべての時間枠のすべてのチャンネルが再計算されるように。
パターン認識とは、回帰指標のことでしょうか？
まあ、まさかパターン認識のタスクがニューラルネットワークだけということはないでしょうけど。
何がそんなに驚きなんだ。結局のところ、計算処理で最も高速な演算は、ビット単位の比較、シフト、和算などのビット演算である。
プロセッサのクロック周波数が4GHz以上であることを考慮する必要があります。
今書くと、（1）SanSanychは昔からDLLがあり、自由に使えるようです。そして、RのICLライブラリのすべてが、いずれにせよそれを処理することはできないでしょう。そうでなければ、端末ではなく、ブルドッグとサイの混血になってしまいます。
何がそんなに驚きなんだ。結局、計算処理において最も高速な演算は、国内の比較、シフト、和算などのビット演算なのである。
プロセッサのクロック周波数が4GHz以上であることを考慮する必要があります。
現代のマルチスケーラープロセッサにおいて、クロック周波数の数学は 長い間、秩序を失っていた。
そして、これは誰から聞いた話なのでしょうか？
しかし、この話題は脱線してしまいました。
大ブレーキのプロパガンダやがてRやPythonのような原始的なものは、恐竜のように滅びていくでしょう。
そして、フェドセーエフだけが残され、至福の時を過ごすことになるのだ。
Pythonは素晴らしい高級言語です。GoもGoogleによって代替品として登場しましたが、今のところデータ処理や分析にはPythonがNo.1です。
低レベルの言語と非常に単純なモデルでテンソルを扱い始めると、あなたは大きなブレーキをかけることになるでしょう。
そうすれば、フェドセーエフが一人になって、他の人たちの上に、至福の時を過ごすことができる。
Pythonは素晴らしい高級言語です。GoもGoogleによって代替されつつありますが、今のところPythonがデータ処理と分析ではナンバーワンです。
低レベルの言語と簡単なモデルでテンソルを扱い始めると、コードの量に圧倒され、大きなブレーキがかかることでしょう。
彼には何の問題もないでしょう。彼はそうしない。
彼は問題ないでしょう。彼はそうしない。
だから、いつも違うスレッドでくだらないことを言ってるんだ )
ちなみに、googlerがpythonではなく、MOという意味でGOに移行すれば、スピードは大幅に向上します。そして、遅かれ早かれ、そうなるのです。
ということで、勉強を始めるのは理にかなっています。